package leetcode.to1000;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

public class T0310 {
    class Solution {
        public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) {
            int[][] graph = new int[n][n];
            for (int[] edge : edges) {
                graph[edge[0]][edge[1]] = 1;
                graph[edge[1]][edge[0]] = 1;
            }
            int min = Integer.MAX_VALUE;
            int[] res = new int[n];
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                res[i] = getHigh(i, graph);
                if (res[i] < min) {
                    min = res[i];
                }
            }
            for (int i = 0; i < res.length; i++) {
                if (res[i] == min) {
                    list.add(i);
                }
            }
            return list;
        }

        private int getHigh(int k, int[][] graph) {
            int high = 1;
            List<Integer> queue = new ArrayList<>();
            List<Integer> newQueue = new ArrayList<>();
            for (int i : graph[k]) {
                if (graph[k][i] == 1) {
                    queue.add(i);
                    graph[i][k] = 0;
                }
            }
            while (queue.size() != 0) {
                high++;
                newQueue = new ArrayList<>();
                for (int i = 0; i < queue.size(); i++) {
                    for (int j : graph[i]) {
                        if (graph[i][j] == 1) {
                            newQueue.add(j);
                            graph[j][i] = 0;
                        }
                    }
                }
                queue = newQueue;
            }
            return high;
        }
    }

    class FindMinHeightTrees {
        public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) {
            List<Integer> res = new ArrayList<>();
            /*如果只有一个节点，那么他就是最小高度树*/
            if (n == 1) {
                res.add(0);
                return res;
            }
            /*建立各个节点的出度表*/
            int[] degree = new int[n];
            /*建立图关系，在每个节点的list中存储相连节点*/
            List<List<Integer>> map = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                map.add(new ArrayList<>());
            }
            for (int[] edge : edges) {
                degree[edge[0]]++;
                degree[edge[1]]++;/*出度++*/
                map.get(edge[0]).add(edge[1]);/*添加相邻节点*/
                map.get(edge[1]).add(edge[0]);
            }
            /*建立队列*/
            Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
            /*把所有出度为1的节点，也就是叶子节点入队*/
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (degree[i] == 1) queue.offer(i);
            }
            /*循环条件当然是经典的不空判断*/
            while (!queue.isEmpty()) {
                res = new ArrayList<>();/*这个地方注意，我们每层循环都要new一个新的结果集合，
            这样最后保存的就是最终的最小高度树了*/
                int size = queue.size();/*这是每一层的节点的数量*/
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    int cur = queue.poll();
                    res.add(cur);
                    /*把当前节点加入结果集，不要有疑问，为什么当前只是叶子节点为什么要加入结果集呢?
                    因为我们每次循环都会新建一个list，所以最后保存的就是最后一个状态下的叶子节点，
                    这也是很多题解里面所说的剪掉叶子节点的部分，你可以想象一下图，每层遍历完，
                    都会把该层（也就是叶子节点层）这一层从队列中移除掉，
                    不就相当于把原来的图给剪掉一圈叶子节点，形成一个缩小的新的图吗*/
                    List<Integer> neighbors = map.get(cur);
                    /*这里就是经典的bfs了，把当前节点的相邻接点都拿出来，
                     * 把它们的出度都减1，因为当前节点已经不存在了，所以，
                     * 它的相邻节点们就有可能变成叶子节点*/
                    for (int neighbor : neighbors) {
                        degree[neighbor]--;
                        if (degree[neighbor] == 1) {
                            /*如果是叶子节点我们就入队*/
                            queue.offer(neighbor);
                        }
                    }
                }
            }
            return res;/*返回最后一次保存的list*/
        }
    }
}
